用BCI系统解读大脑并输出到电脑
美国一研究团队开发出一种装置，通过测量因肌萎缩侧索硬化症和脑卒中而失语的重度瘫痪患者的大脑活动，将其意图表达的词汇输出出来。
24日，科学期刊《自然》（Nature）刊登了美国斯坦福大学Francis Willett博士团队和加州大学旧金山分校（UCSF）Edward Chang教授团队分别开发的“脑机接口”（Brain-Computer Interface, BCI）相关研究内容。据《自然》介绍，这一装置能够解读重度瘫痪患者的大脑活动，并以语音或文本等形式快速输出。
“脑机接口可以让失语者重新与世界连接”
斯坦福大学Willett博士团队为2012年被诊断为肌萎缩侧索硬化症的Pat Bennett（68岁）开发了一种读取其大脑指令的脑机接口装置。
Bennett的大脑仍能处理“发出音素”的指令，但由于口腔和舌头等肌肉瘫痪，无法完成发声。对此，研究团队在Bennett负责语言生成的大脑区域植入了传感器，传感器测量并解读大脑活动，将Bennett意图表达的词语显示在电脑屏幕上。
据研究团队介绍，Bennett最近在交流速度上正逐步接近自然对话水平（每分钟160个单词）。此外，与此前公开的系统相比，这一脑机接口系统的错误率也被证实降至原来的一半以下。
Bennett表示：“此次结果验证了脑机接口这一概念，最终将使失语者也能使用这项技术。这意味着，失语者可以继续与更广阔的世界保持连接，继续工作，并与朋友和家人维持关系。”
“让瘫痪患者能够更自然、更丰富地交流”
UCSF Edward Chang教授团队公开了一种装置，用于测量和解读一名在18年前因脑干性脑卒中而失语的女性A某（47岁）的大脑活动并进行输出。
研究团队将排布有电极的矩形阵列植入大脑相应部位的表面。随后，团队测量本应在非脑卒中情况下说话时传递到面部、舌头、下颌和喉部的脑信号，并利用深度学习模型进行解读，将内容以文本、语音以及会说话的虚拟形象等形式输出。
据研究团队介绍，A某在数日内反复练习由1025个词汇组成的对话词表，用以训练人工智能算法。结果开发出了一种能够以每分钟平均78个单词的速度进行解读和输出的脑机接口系统，其错误率显著低于既有语音类脑机接口。
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研究团队表示：“这一脑机接口系统可以用患者受伤前的声音进行语音输出，还可以解读脑信号并通过虚拟形象的表情加以呈现，为瘫痪患者以更加自然、更加丰富的表达方式进行交流提供了可能性。”
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